MOBIS-COVID19/29 Ergebnisse ab 30/11/2020 (zweite Welle) Joseph Molloy Christopher Tchervenkov Thomas Schatzmann Beaumont Schoeman Beat Hintermann ...
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MOBIS-COVID19/29 Ergebnisse ab 30/11/2020 (zweite Welle) Joseph Molloy Christopher Tchervenkov Thomas Schatzmann Beaumont Schoeman Beat Hintermann Kay W. Axhausen Arbeitsbericht Verkehrs- und Raumplanung 1579 November 2020
MOBIS-COVID19/29 Joseph Molloy Christopher Tchervenkov IVT IVT ETH Zurich ETH Zurich CH-8093 Zurich CH-8093 Zurich joseph.molloy@ivt.baug.ethz.ch christopher.tchervenkov@ivt.baug.ethz.ch Thomas Schatzmann Beaumont Schoeman IVT WWZ ETH Zurich University of Basel CH-8093 Zurich CH-4002 Basel thomas.schatzmann@ivt.baug.ethz.ch b.schoeman@unibas.ch Beat Hintermann Kay W. Axhausen WWZ IVT University of Basel ETH Zurich CH-4002 Basel CH-8093 Zurich b.hintermann@unibas.ch axhausen@ivt.baug.ethz.ch November 2020 Abstract To slow down the spread of the Coronavirus, the population has been instructed to stay at home if possible. This measure consequently has a major impact on our daily mobility behaviour. But who is being affected, and how? The MOBIS-COVID-19 research project, an initiative of ETH Zurich and the University of Basel, is a continuation of the original MOBIS study. The aim of the project is to get a picture of how the crisis is affecting mobility and everyday life in Switzerland. Keywords GPS logger; Travel diary app; COVID-19; Corona virus; MOBIS; Mobility behaviour; Switzerland Suggested Citation Molloy, J., C. Tchervenkov, T. Schatzmann, B. Schoeman, B. Hintermann and K.W. Axhau- sen (2020) MOBIS-COVID19/29: Results as of 30/11/2020 (second wave), Arbeitsberichte Verkehrs- und Raumplanung, 1579, IVT, ETH Zurich, Zurich.
MOBIS-COVID19/29 Joseph Molloy Christopher Tchervenkov IVT IVT ETH Zurich ETH Zurich CH-8093 Zurich CH-8093 Zurich joseph.molloy@ivt.baug.ethz.ch christopher.tchervenkov@ivt.baug.ethz.ch Thomas Schatzmann Beaumont Schoeman IVT WWZ ETH Zurich University of Basel CH-8093 Zurich CH-4002 Basel thomas.schatzmann@ivt.baug.ethz.ch b.schoeman@unibas.ch Beat Hintermann Kay W. Axhausen WWZ IVT University of Basel ETH Zurich CH-4002 Basel CH-8093 Zurich b.hintermann@unibas.ch axhausen@ivt.baug.ethz.ch November 2020 Zusammenfassung Um die Ausbreitung des Coronavirus zu verlangsamen ist die Bevölkerung angewiesen worden, wenn möglich zu Hause zu bleiben. Diese Massnahme hat daher einen grossen Einfluss auf unser tägliches Mobilitätsverhalten. Doch wer ist davon betroffen und wie? Das Forschungsprojekt MOBIS-COVID-19, eine Initiative der ETH Zürich und der Universität Basel, ist eine Weiterführung der originalen MOBIS-Studie. Ziel des Projekts ist es, ein Bild zu erhalten, wie sich die Krise auf die Mobilität und das Alltagsleben in der Schweiz auswirkt. Schlagworte GPS logger; Travel diary app; COVID-19; Corona virus; MOBIS; Mobility behaviour; Switzerland Zitierungsvorschlag Molloy, J., C. Tchervenkov, T. Schatzmann, B. Schoeman, B. Hintermann and K.W. Axhau- sen (2020) MOBIS-COVID19/29: Results as of 30/11/2020 (second wave), Arbeitsberichte Verkehrs- und Raumplanung, 1579, IVT, ETH Zurich, Zurich.
Inhalt 1 Neuigkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 Durchschnittliche Tagesdistanz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 4 Activ-Tage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 5 Veränderung der gefahrenen Kilometer nach Verkehrsmittel . . . . . . . . . . . 6 6 Schlüsselindikatoren nach Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7 Veränderung der gefahrenen Kilometer nach. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 8 Analyse des Reisezwecks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 9 Fahrgeschwindigkeiten im Strassenverkehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 10 Veränderungen des Verkehrsmittelanteils . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 11 Reduktion der gefahrenen Kilometer nach Arbeitsort (z.b. Home-office) . . . . 18 12 Reduktion der gefahrenen Kilometer nach Kanton . . . . . . . . . . . . . . . . 21 13 Reisedauer nach Verkehrsmittel und Geschlecht . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 14 Durchschnittliche Streckenlänge nach Verkehrsmittel (km) . . . . . . . . . . . 22 15 Aktivitätsraum und Tagesradius . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 16 Stundenzahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 17 Beteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 18 Risikowahrnehmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 19 Abweichungen in den Verteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 20 Gewichtung der Stichprobe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 21 Aktualisierte Schlussfolgerungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1 Neuigkeiten
18. November:
• Die Grafiken der Kapitel 2 bis 6 sind online jetzt interaktiv und zoombar.
2. November:
• Die Berechnung der aktiven Tage wurde verbessert. Einige Ergebnisse werden
dadurch verändert.
• Neue Grafik der durchschnittlichen täglichen Entfernung nach Reisezweck. link
Frühere Nachrichten (zum Ausblenden anklicken)
6. Oktober:
• Das Diagramm, das die tägliche Durchschnittsentfernung nach Geschlecht anzeigt,
wurde korrigiert, um die Gesamtentfernung anzuzeigen, während es vorher nur
die Autofahrten enthielt. Die gleiche Grafik zeigt nun auch einen gleitenden 4-
Tages-Durchschnitt für die Sichtbarkeit an. Die ursprünglichen Werte sind in den
herunterladbaren Daten weiterhin verfügbar.
28. September:
• Neue Grafik mit Schlüsselindikatoren für die Verkehrsträger hinzugefügt. link
24. August:
• Aktualisierte Schlussfolgerungen.
• Der Bericht wird nun alle zwei Wochen aktualisiert.
11. August:
• Neue Analyse des Reisezwecks (Verkehrsmittelanteile und stündliche Zahlen). link
• Wöchentliche Gewichte der Stichprobe gegenüber der ursprünglichen MOBIS-Studie
wurden auf alle Ergebnisse angewandt. link
6. August:
• Aufgliederung der aktuellen Stichprobe zum Abschnitt Abweichungen in den Vertei-
lungen hinzugefügt.
13. Juli:
• Seit dem 6. Juli gilt in den öffentlichen Verkehrsmitteln die Gesichtsmaskenpflicht.• Die entsprechenden Grafiken sind mit vertikalen Linien versehen, die den Beginn des Lockdowns (16. März), die Lockerung des Lockdowns (11. Mai) und die Einführung der Gesichtsmaskenpflicht (6. Juli) anzeigen. 29. Juni: • Neue Analyse zu den Veränderungen des Verkehrsmittelanteils - link. 15. Juni: • Die Daten zu spezifischen Charts können nun direkt herunter geladen werden. Bitte zitieren Sie als Quelle sowohl [IVT, ETHZ] (www.ivt.ethz.ch) als auch [WWZ, Uni Basel] (www.unibas.ch). • Die stündliche Zahlen repräsentieren neu den ganzen Tag - Mitternacht bis 04:00 Uhr wird nicht mehr ausgeschlossen. • Eine Home-office Analyse - link. • Aufgrund von mehreren Anfragen möchten wir erklären: Die Baseline-2019 Periode ist auf den Daten von September und Oktober 2019 basiert. • Ergebnisse nach Geschlecht korrigiert • Neue Analyse von Auto-Reisegeschwindigkeiten nach Entfernungsklassen - link. 25. Mai: • Aktivitäten/Tag so angepasst, dass die erste Hausaktivität pro Tag nicht enthalten ist. • Lange Tabellen in Diagramme umgewandelt. 18. Mai: • Erster Bericht nach der Lockerung der Lockdown-Maßnahmen am 11. Mai. • Der Baseline-Zeitraum 2019 wurde verkürzt und umfasst nun nur noch die Monate September und Oktober - Dies betrifft vor allem die Fahrradzahlen. 11. Mai: • Neue Grafik des Aktivitätsraums und des Tagesradius - link. 4. Mai: • Neue Grafik aus Online-Umfrage mit Teilnehmern zur Risikowahrnehmung - link. • Zusammenfassung der Ergebnisse und Formatierungsanpassungen. 27. April: • Neue Karte über die Veränderung der Aktivitätsart nach Grundstückszonen.
20. April:
• Reisende Teilnehmer pro Tag.
• Nicht-mobile Teilnehmer sind jetzt in den Aktivitätsraumzahlen enthalten, zusätzlich
zu einer neuen Tabelle über die mittleren wöchentlichen Aktivitätsräume.
• Neue Diagramme, einschliesslich der durchschnittlichen Fahrtstrecke nach Verkehrs-
mittel.
• Formatierungsverbesserungen und andere kleine Korrekturen.
13. April:
• Frühere Wochen wurden gruppiert und in bestimmten Diagrammen grau eingefärbt.
2 Einführung
Am 16. März 2020 wurden 3700 Teilnehmer, die die MOBIS-Studie zwischen September
2019 und Januar 2020 abgeschlossen hatten, eingeladen, die von MotionTag entwickel-
te GPS-Logger- und Reisetagebuch-App ‘Catch-My-Day’ erneut zu installieren, um ihr
Mobilitätsverhalten während der Zeit der Massnahmen zur Kontrolle der Ausbreitung
des Coronavirus aufzuzeichnen. Die ersten 4 Wochen der Mobilitätsdaten aus der ur-
sprünglichen MOBIS-Studie werden für jeden Teilnehmer als Vergleichsgrundlage für die
aktuellen Mobilitätsverhalten herangezogen. Diese 4 Wochen beginnen je nach Teilnehmer
irgendwann zwischen dem 1. September und dem 15. November. Derzeit werden nur
Fahrten in der Schweiz berücksichtigt, obwohl Daten über grenzüberquerende Fahrten
verfügbar sind.
Ein laufendes Panel von etwa 250 Teilnehmern wurde weiterhin aufgezeichnet, bevor die
Stichprobe erneut eingeladen wurde. Dies ermöglicht Ergebnisse für die Wochen vor dem
offiziellen Start der MOBIS:COVID-19-Studie, obwohl die Stichprobengrösse und damit
die Ergebnisse wesentlich kleiner sind.
In der MOBIS-Studie waren die Teilnehmer nur dann teilnahmeberechtigt, wenn sie
mindestens 3 Tage pro Woche ein Auto benutzten - was die Stichprobe gegenüber der
Schweizer Gesamtbevölkerung etwas verzerrt.
Die Anzahl der Tracking-Teilnehmer pro Tag, die zur Berechnung der durchschnittlichen
Tageswerte herangezogen wird, umfasst alle Teilnehmer, die vor oder nach diesem Datum
Tracks aufgezeichnet haben. Dies ermöglicht die Berücksichtigung derjenigen, die zu Hause
bleiben, während gleichzeitig Umfrageausfälle berücksichtigt werden können.Das verwendete GPS-Reisetagebuch, Catch-My-Day (für iOS und Android) kann eine
Verzögerung von 2-3 Tagen haben, bevor die Tracks für die Analyse zur Verfügung stehen.
Die Skalierung durch aktive Teilnehmer kommt dem entgegen, aber die Ergebnisse früherer
Berichte können sich bei der Aktualisierung des Berichts ändern.
3 Durchschnittliche Tagesdistanz
Durchschnittliche Tagesdistanz (nach Geschlecht)
Durchschnittliche Tagesdistanz (Km)
50
4 Tage gleitender Durchschnitt
40
Nach dem Lockdown
30
Maskenpflicht
Zweite Welle
Lockdown
20
9
0
20
1
01
22
13
03
24
14
5
6
6
7
-0
-3
-1
-0
-2
-1
-0
r-
n-
n-
l-
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Ju
Ap
Au
Au
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Ju
Ju
M
O
O
M
M
D
N
Männlich Weiblich
4 Activ-Tage
Mobile Teilnehmer pro Tag
100%
75%
Tage Unterwegs (%)
50%
Nach dem Lockdown
Maskenpflicht
Zweite Welle
25%
Lockdown
0%
2
6
0
13
27
1
5
08
Ju 2
Ju 6
Au 20
Au 03
Au 17
Se 31
Se 14
O 8
O 2
N 26
N 09
D 23
7
-0
-1
-3
-1
-2
2
0
2
-1
-0
r-
r-
n-
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l-
g-
g-
g-
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p-
-
-
-
är
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ai
kt
kt
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ez
Ap
Ap
Ju
Ju
M
M
M
M
M5 Veränderung der gefahrenen Kilometer nach
Verkehrsmittel
Veränderung der Tagesdistanz (%)
225%
Maskenpflicht
Nach dem Lockdown
Lockdown
Zweite Welle
200%
175%
150%
125%
100%
75%
50%
25%
0%
-25%
-50%
-75%
-100%
9
0
20
1
01
22
13
03
24
14
5
6
6
-0
-3
-1
-0
-2
-1
r-
n-
n-
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g-
g-
p-
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ai
kt
kt
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Ap
Au
Au
Se
Ju
Ju
M
O
O
M
M
N
Auto Bahn Bus Fahrrad Gesamt
Tram Zu Fuss
6 Schlüsselindikatoren nach Modus
Auto Bahn Bus
200
100
0
% Veränderung
−100
Fahrrad Tram Zu Fuss
200
100
0
−100
Ma J S N Ma J S N Ma J S N
i 2 ul 20 ep 2 ov 2 i 2 ul 20 ep 2 ov 2 i 2 ul 20 ep 2 ov 2
02 2 0 02 02 02 2 0 02 02 02 2 0 02 02
0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fahrten / Tag Reise-Distanz Tagesdistanz7
% Veränderung % Veränderung
-80%
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
-60%
-40%
-20%
0%
M M
är är
-0 -0
9 9
M M
Alter
är är
-3 -3
0 0
Ap Ap
r- r-
Higher
Ausbildung
20 20
(55,65]
(18,25]
M M
ai ai
-1 -1
1 1
Ju Ju
n- n-
01 01
Ju Ju
n- n-
22 22
(25,35]
Ju Ju
l- l-
13 13
Obligatorische
Au Au
g- g-
03 03
Au Au
g- g-
24 24
Se Se
p- (35,45] p-
14 14
O O
kt kt
-0 -0
5 5
Ausbildung
O O
kt kt
-2 -2
Weiterführende
6 6
N N
ov ov
(45,55]
-1 -1
6 6
Veränderung der gefahrenen Kilometer nach. . .% Veränderung % Veränderung
-60%
-40%
-20%
0%
-80%
-60%
-40%
-20%
0%
20%
M M 40%
är är
-0 -0
9 9
M M
är är
-3 -3
0 0
Ap Ap
r- r-
Geschlecht
Andere
20 20
Student
Lehrling
Männlich
M M
ai ai
Beschäftigung
-1 -1
1 1
Ju Ju
n- n-
01 01
Ju Ju
n- n-
22 22
Ju Ju
Weiblich
l- l-
Pensioniert
13 13
Au Angestellte/r Au
g- g-
03 03
Au Au
g- g-
24 24
Se Se
p- p-
14 14
O O
kt kt
Arbeitslos
-0 -0
Selbständig
5 5
O O
kt kt
-2 -2
6 6
N N
ov ov
-1 -1
6 6% Veränderung % Veränderung
-60%
-40%
-20%
0%
-60%
-40%
-20%
0%
20%
M M
är är
-0 -0
9 9
M M
är är
-3 -3
1
0 0
Ap Ap
r- r-
20 20
Deutsch
M M
ai ai
-1 -1
2
1 1
Haushaltsgrösse
Ju Ju
n- n-
01 01
Ju Ju
n- n-
3
22 22
Korrespondenzsprache
Englisch
Ju Ju
l- l-
13 13
Au Au
g- g-
03 03
4
Au Au
g- g-
24 24
Se Se
p- p-
14 14
O O
Französisch
kt kt
-0 -0
5 5
O O
kt kt
-2 -2
6 6
5 oder mehr
N N
ov ov
-1 -1
6 6Monatseinkommen
20%
% Veränderung
0%
-20%
-40%
-60%
9
0
20
1
01
22
13
03
24
14
5
6
6
-0
-3
-1
-0
-2
-1
r-
n-
n-
l-
g-
g-
p-
är
är
ai
kt
kt
ov
Ju
Ap
Au
Au
Se
Ju
Ju
M
O
O
M
M
N
4 000 CHF oder weniger 4 001 - 8 000 CHF
8 001 - 12 000 CHF 12 001 - 16 000 CHF
Mehr als 16 000 CHF Keine Angabe
Zugang zum Auto
20%
0%
% Veränderung
-20%
-40%
-60%
-80%
9
0
20
1
01
22
13
03
24
14
5
6
6
-0
-3
-1
-0
-2
-1
r-
n-
n-
l-
g-
g-
p-
är
är
ai
kt
kt
ov
Ju
Ap
Au
Au
Se
Ju
Ju
M
O
O
M
M
N
Ja Machmal Nein8 Analyse des Reisezwecks
Andere Arbeit Assistenz
80
60
40
20
Verkehrsmittelanteil (%)
0
80 Ausbildung Einkaufen Errand
60
40
20
0
Ma Ju Se No
80 Freizeit Zuhause i2 l2 p2 v2
02 0 20 02 02
60 0 0 0
40
20
0
Ma Ju Se No Ma J S No
i2 l2
0
p2 v2 i 2 ul 20 ep 2 v2
02 20 02 02 02 2 0 02 02
0 0 0 0 0 0
Auto Bahn Fahrrad Öffentlicher Nahverkehr Zu Fuss
Andere Arbeit Assistenz
80
60
40
20
Verkehrsmittelanteil (%)
0
80 Ausbildung Einkaufen Errand
60
40
20
0
Ma Ju Se No
80 Freizeit Zuhause i2 l2 p2 v2
02 02 02 02
60 0 0 0 0
40
20
0
Ma Ju Se No Ma J S No
i2 l2
02
p2 v2 i 2 ul 20 ep 2 v2
02 0 02 02 02 20 02 02
0 0 0 0 0 0
Zu Fuss Öffentlicher Nahverkehr Fahrrad Bahn Auto
Durchschnittliche Tagesdistanz nach Zweck
Durchschnittliche Tagesdistanz (Km)
12.5
Nach dem Lockdown
10.0
Maskenpflicht
Zweite Welle
Lockdown
7.5
09
30
20
11
01
22
13
03
24
14
05
26
16
3-
3-
4-
5-
6-
6-
7-
8-
8-
9-
0-
0-
1-
-0
-0
-0
-0
-0
-0
-0
-0
-0
-0
-1
-1
-1
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
20
Woche
Andere Arbeit Assistenz Ausbildung
Einkaufen Errand Freizeit Zuhause% Veränderung Durchschnittliche Streckenlänge (km)
5
6
7
8
9
10
11
-50%
0%
50%
100%
150%
200%
M
är
M -0
är
-0 9
9 M
är
M -3 Lockdown
är 0
Home
-3
0
Lockdown
Ap
Home
Ap r-
r- 20
20
M
M ai
-1
ai
-1 1
1
Work
Ju Nach dem Lockdown
Ju Nach dem Lockdown n-
Work
n- 01
01
Ju
Ju n-
n- 22
22
Ju
Ju l-
Leisure
l- 13
13 Maskenpflicht
Maskenpflicht
Leisure
Au
Au g-
g- 03
03
Au Au
g- g-
24 24
Se
Durchschnittliche Streckenlänge nach Zweck
Se
p-
Shopping
p- 14
14
Shopping
O O
kt kt
-0 -0
5 5
O O
kt kt
-2 -2
6 6 Zweite Welle
Zweite Welle N
N ov
ov
-1 -1
6 6
Änderung des Verkehrsmittelanteils von Fahrrad nach ZweckStündliche Reisezahl (Zuhause)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
Stündliche Reisezahl (Arbeit)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23Stündliche Reisezahl (Freizeit)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
Stündliche Reisezahl (Einkaufen)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23Stündliche Reisezahl (Andere)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
Stündliche Reisezahl (Ausbildung)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 2 4 6 8 10Stunde
12 14 16 18 20 22 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
9 Fahrgeschwindigkeiten im Strassenverkehr
Die folgende Abbildung zeigt die Auswirkungen der COVID-19-Krise auf die mittlere
Reisegeschwindigkeit von Autos während der Woche, d.h. ohne Wochenenden und Feierta-ge. Während der Lockdown-Periode vom 16. März bis zum 11. Mai wurde ein Anstieg
der Geschwindigkeiten in den Spitzenstunden beobachtet, was auf einen Rückgang der
Gesamtüberlastung hinweist. Seit der Lockerung der Massnahmen sind die Geschwindig-
keiten in der Spitzenstunde wieder auf die Werte vor dem COVID-19 zurückgekehrt, ein
Zeichen dafür, dass die Staus wieder auf das übliche Niveau zurückgekehrt sind.
Die Wirkung der COVID-19-Krise auf die Reisegeschwindigkeit
90
Geschwindigkeit (km/h)
80
70 > 50km
60
50
20 - 50 km
40
30 < 20km
6 9 12 15 18 21
Stunde
Vor dem Lockdown Lockdown Nach dem Lockdown
(Nach 11. Mai)
Maskenpflicht Zweite Welle
10 Veränderungen des Verkehrsmittelanteils
Ein Dreiecksdiagramm ist die grafische Darstellung von Tripletts numerischer Daten. Er
eignet sich zur Darstellung einer konstanten Summe, die in drei Summanden zerlegt wird.
Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für ein solches Diagramm mit einem einzelnen
Punkt. Das diesem Punkt entsprechende Triplett kann gelesen werden, indem man den
grünen Linien folgt: A=0.5, B=0.3 und C=0.2. Die Summe der drei Werte ist gleich 1.Die folgenden Dreiecksgrafiken zeigen die Veränderung der Verkehrsmittelanteile im Verlauf der COVID-19-Krise für verschiedene ÖV-Abonnements (GA, Halbtax und andere). Die Verkehrsmittel sind in die folgenden Kategorien eingeteilt: • Motorisierter Individualverkehr (Auto, Motorrad, Taxi, Uber) • Öffentliche Verkehrsmittel (Bus, Strassenbahn, Fähre, U-Bahn, Zug) • Unmotorisierter Transport (zu Fuss, mit dem Fahrrad) Während der Sperrung wurde im Vergleich zur Referenzperiode ein höherer Anteil der Ki- lometer und Fahrten mit motorisierten individuellen und unmotorisierten Verkehrsmitteln zurückgelegt. Nach dem Lockdown hat der Anteil des öffentlichen Verkehrs zugenommen und der Anteil der unmotorisierten Verkehrsmittel ist zurückgegangen, beides leicht. Der Anteil des motorisierten Individualverkehrs ist immer noch höher als in der Referenzperi- ode.
11 Reduktion der gefahrenen Kilometer nach Arbeitsort
(z.b. Home-office)
Die Teilnehmer/innen von MOBIS-Covid19 wurden gebeten, am 24.4.2020 über ihren
Arbeitsstand zu berichten. In den folgenden Diagrammen werden diese Ergebnisse ver-
wendet, wobei für diejenigen, die nicht geantwortet haben, der Arbeitsstatus anhand
soziodemografischer Indikatoren imputiert wurde. Wir fragten insbesondere nach der
Anzahl der Tage, an denen sowohl zu Hause als auch außer Haus gearbeitet wurde, und
diese wurden dann in die unten verwendeten Kategorien gruppiert:
• Nur Home-office
• Nur außerhalb des Hauses arbeiten
• Eine Mischung aus Home-office und normalen Arbeitsbedingungen.
Arbeitsbedingungen
Arbeitsort
Arbeitsort
Home office
Home office
Beides
Arbeitsort Beides
vor Ort
vor Ort
Kurzarbeit
Kurzarbeit Nein
Ja
Kurzarbeit
Nein
Ja
0%
%
%
%
%
0%
20
40
60
80
10
% Berufstätige% Veränderung % Veränderung
-40%
-20%
0%
-60%
-40%
-20%
0%
M M
är är
-0 -0
9 9
M M
är är
-3
0
Lockdown -3
0
Lockdown
Beides
Beides
Ap Ap
r- r-
20 20
M M
ai ai
-1 -1
1 1
Ju Nach dem Lockdown Ju Nach dem Lockdown
n- n-
01 01
Ju Ju
Home office
Home office
n- n-
22 22
Ju Ju
l- l-
13 13
Maskenpflicht Maskenpflicht
# Wege/Tag
Au Au
Arbeitsort
Arbeitsort
g- g-
03 03
vor Ort
Au vor Ort Au
g- g-
24 24
Se Se
Veränderung der Tagesdistanz (%)
p- p-
14 14
O O
kt kt
-0 -0
5 5
O O
kt kt
-2 -2
6 Zweite Welle 6 Zweite Welle
N N
ov ov
-1 -1
6 6% Veränderung % Veränderung
-40%
-20%
0%
-60%
-40%
-20%
0%
M M
är är
-0 -0
9 9
M M
är är
Ja
Ja
-3
0
Lockdown -3
0
Lockdown
Ap Ap
r- r-
20 20
M M
ai ai
-1 -1
Nein
Nein
1 1
Ju Nach dem Lockdown Ju Nach dem Lockdown
n- n-
01 01
Ju Ju
n- n-
22 22
Ju Ju
l- l-
13 13
Maskenpflicht Maskenpflicht
# Wege/Tag
Au Au
g- Woche g-
03 03
Au Au
g- g-
24 24
Se Se
Veränderung der Tagesdistanz (%)
p- p-
Kurzarbeit (wenn angestellt)
Kurzarbeit (wenn angestellt)
14 14
O O
kt kt
-0 -0
5 5
O O
kt kt
-2 -2
6 Zweite Welle 6 Zweite Welle
N N
ov ov
-1 -1
6 6Stündliche Reisezahl (Gesamt)
Nach dem Lockdown
Vor dem Lockdown Lockdown (Nach 11. Mai) Maskenpflicht
1.0
Anzahl der gestarteten Fahrten
(relativ zum Maximalwert)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24 0 6 12 18 24
Stunde
Home office Beides vor Ort Nicht-berufstätig
12 Reduktion der gefahrenen Kilometer nach Kanton
Aargau Basel-Landschaft Basel-Stadt
50
0
−50
50 Bern Fribourg Genève
0
% Veränderung
−50
50 Schwyz Solothurn Vaud
0
−50
Mai 2020
Jul 2020
Sep 2020
Nov 2020
Mai 2020
Jul 2020
Sep 2020
Nov 2020
Zürich
50
0
−50
Mai 2020
Jul 2020
Sep 2020
Nov 2020Durchschnittliche Streckenlänge (km) Durchschnittliche Reisedauer (Minuten)
0
20
40
60
0
20
40
60
0
10
20
30
M
är Mai 2020
-0
9
(km)
M
är
Jul 2020
-3
0
Lockdown
Bahn
Auto
Zu Fuss
Ap
Sep 2020
Fahrrad
r-
20
M
Nov 2020
ai
-1
1
Auto
Ju
n-
Nach dem Lockdown
01
Ju
n-
Mai 2020
22
Männlich
Jul 2020
Ju
l-
Bahn
Tram
Fahrrad
13
Maskenpflicht
Sep 2020
Au
g- Nov 2020
03
Au
g-
Bus
24
Weiblich
Se
p-
14
Mai 2020
O
kt
-0
5
Tram
Bus
Zu Fuss
Jul 2020
O
kt
-2
6
Sep 2020
Zweite Welle
N
13 Reisedauer nach Verkehrsmittel und Geschlecht
ov
-1 Nov 2020
6
14 Durchschnittliche Streckenlänge nach Verkehrsmittel15 Aktivitätsraum und Tagesradius
Eine häufig verwendete Definition des Aktivitätsraums ist die 95%-Vertrauensellipse der
Aktivitätsorte, in diesem Fall gewichtet nach Dauer. In der folgenden Analyse werden
die Aktivitäten am Heimatort einbezogen, für diejenigen, bei denen die App an diesem
Tag aktiviert war. Dies ist eine wichtige Metrik, die eine Vorstellung von dem Gebiet
vermittelt, in dem die Reise durchgeführt wird. Der tägliche Reiseradius wird ebenfalls
dargestellt.
5
4
# Wege/Tag
3
2
1
0
Aktivitätsfläche (km^2)
Nach dem Lockdown
400
Maskenpflicht
Zweite Welle
Lockdown
200
0
r
l
kt
Ju
Ap
O
Wochenende & Feiertage WochentagVerteilung der durchschnittlichen täglichen Aktivitätsräume
Wochentag Wochenende & Feiertage
0.3
Woche
Baseline−2019
0.2
Dichte
Lockdown
Post−lockdown
0.1 Nov−16
Nov−23
0.0
^2
10 ^2
10 0 km 2
00 m 2
km^2
^2
^2
10 ^2
10 10 km^2
00 m 2
km^2
^2
1 m^
,0 0 k ^
,0 0 k ^
m
m
m
m
1 m
0
1
0
0
1
0
1
Fläche (Log−Skala)
Durchschnitt der täglichen 95%−Konfidenzellipse
gewichtet mit der Aktivitätsdauer
Wochenende & Feiertage Wochentag
125
medianen Aktivitätsraums (km2)
100
75
50
25
0
6
1
06
9
6
1
06
9
-1
-1
-1
-1
-1
-1
l-
l-
är
ai
kt
är
ai
kt
Ju
Ju
M
M
O
O
M
M
(18,25] (25,35] (35,45] (45,55] (55,65]16 Stundenzahlen
Die Anzahl der begonnenen Fahrten pro Stunde. Die y-Achse wird durch den maximalen
Stundenwert in der Grafik normalisiert.
Stündliche Reisezahl (Gesamt)
Wochentag Wochenende & Feiertage
Anzahl der gestarteten Fahrten
1.0
(relativ zum Maximalwert)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Stunde0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown Nov-16
Nov-23
Stündliche Reisezahl (Auto)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag Wochenende & Feiertage
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 3 6 9 12 15 18 21 Stunde
24 0 3 6 9 12 15 18 21 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23Stündliche Reisezahl (Zu Fuss)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag Wochenende & Feiertage
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 3 6 9 12 15 18 21 Stunde
24 0 3 6 9 12 15 18 21 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
Stündliche Reisezahl (Bahn)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag Wochenende & Feiertage
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 3 6 9 12 15 18 21 Stunde
24 0 3 6 9 12 15 18 21 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23Stündliche Reisezahl (Fahrrad)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag Wochenende & Feiertage
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 3 6 9 12 15 18 21 Stunde
24 0 3 6 9 12 15 18 21 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-23
Stündliche Reisezahl (Öffentlicher Nahverkehr)
Anzahl der gestarteten Fahrten
Wochentag Wochenende & Feiertage
(relativ zum Maximalwert)
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
0 3 6 9 12 15 18 21 Stunde
24 0 3 6 9 12 15 18 21 24
Baseline-2019 Lockdown Nach dem Lockdown
Nov-16 Nov-2317 Beteiligung
Anmeldungen zu MOBIS:COVID-19
1500
Anzahl Teilnehmer
1000
Nach dem Lockdown
Maskenpflicht
500
Zweite Welle
Lockdown
0
24
9
3
06
20
4
8
01
15
Ju 9
Ju 3
Au 27
Au 10
Se 24
Se 07
O 1
O 5
N 19
N 02
N 16
0
-0
-2
-0
-1
2
1
2
-0
-3
b-
r-
r-
n-
n-
n-
l-
l-
g-
g-
p-
p-
-
-
-
är
är
ai
ai
kt
kt
ov
ov
ov
Ap
Ap
Fe
Ju
Ju
Ju
M
M
M
M
Datum
Unterwegs Verfolgt Angemeldet
18 Risikowahrnehmung
COVID−19 Umfrage − November 30, 2020
Risikowahrnehmung nach Geschlecht des Teilnehmers (N=991)
Für die gesamte
Für die Teilnehmer selber
Schweizer Bevölkerung
100
90
80
70
Gender
Prozent
60
50 female
40 male
30
20
10
0
Keine Mild Schwer Tod Keine Mild Schwer Tod
Symptome
Punktiert: Mittelwert
Solid: MedianEine erste Analyse aus der Umfrage zur Risikowahrnehmung im Falle einer COVID-19
Infektion zeigt, dass es Unterschiede bei der Einschätzung der Infektionssymptome für die
Teilnehmer selber und für die Schweizer Bevölkerung gibt. Das Risiko für schwere, nur im
Spital kurierbare und tödliche Symptome wird von den Teilnehmern für sich selber etwas
tiefer bewertet als für die Schweizer Bevölkerung. Männer und Frauen überschätzen die
Todesfallwahrscheinlichkeit vermutlich, in dem sie den «asymptomatischen» Verlauf nicht
sehr stark erwarten. Während sich die Medianwerte für die verschiedenen Symptomkate-
gorien zwischen Männern und Frauen nicht gross unterscheiden, zeigen sich bei Männern
etwas grössere Wertebereiche als bei den Frauen.
19 Abweichungen in den Verteilungen
Die folgenden Abbildungen zeigen die Kennzahlen der Stichprobe MOBIS:COVID-19 im
Vergleich zur originalen MOBIS-Stichprobe. Es gibt einige kleine Unterschiede, aber im
Allgemeinen sind die Stichproben konsistent. Dieses Abbildung wird zum Vergleich mit
den relevanten Zensusdaten erweitert.
Zugang zum Auto Alter Korrespondenzsprache
unter 18
Deutsch
Nein
(18,25]
Studie (25,35] Studie Studie
Englisch
Covid − 06.04.2020 Covid − 06.04.2020 Covid − 06.04.2020
Machmal Covid − Dieser Bericht (35,45] Covid − Dieser Bericht Covid − Dieser Bericht
MOBIS MOBIS Französisch MOBIS
MZ 2015 (45,55] MZ 2015 MZ 2015
(55,65]
Ja
Italienisch
66+
0%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
0%
%
%
%
0%
%
%
%
%
%
%
%
10
20
30
40
50
60
70
80
90
10
20
30
10
20
30
40
50
60
70
Prozent Prozent Prozent
Ausbildung Haushaltsgrösse Monatseinkommen
1 12 001 − 16 000 CHF
Higher
4 000 CHF oder weniger
2
Studie Studie Studie
Covid − 06.04.2020 Covid − 06.04.2020 4 001 − 8 000 CHF Covid − 06.04.2020
Obligatorische Covid − Dieser Bericht 3 Covid − Dieser Bericht Covid − Dieser Bericht
MOBIS MOBIS 8 001 − 12 000 CHF MOBIS
MZ 2015 4 MZ 2015 MZ 2015
Mehr als 16 000 CHF
Weiterführende
Ausbildung
5 oder mehr Keine Angabe
0%
%
%
%
%
%
0%
%
%
%
%
0%
%
%
%
10
20
30
40
50
10
20
30
40
10
20
30
Prozent Prozent Prozent
Beschäftigung Staatsangehörigkeit Geschlecht
Lehrling
Angestellte/r
Andere Weiblich
Andere Studie Studie
Studie
Covid − 06.04.2020 Covid − 06.04.2020
Pensioniert Covid − Dieser Bericht Covid − 06.04.2020
Covid − Dieser Bericht
MOBIS Covid − Dieser Bericht
MOBIS
Selbständig MZ 2015 MOBIS
MZ 2015
Schweiz Männlich
Student
Arbeitslos
0%
%
%
%
%
%
%
%
%
10 %
0%
0%
%
%
%
%
%
0%
%
%
%
%
%
%
%
10
20
30
40
50
60
70
80
90
10
20
30
40
50
10
20
30
40
50
60
70
Prozent Prozent ProzentTabelle 1: Vergleich mit dem letzten nationalen Mikrozensus Verkehr (MZ) 2015
Covid MZ
06.04.2020 Dieser Bericht
N % N % N %
Aargau 86 5.2 34 5.8 4,325 7.6
Basel-Landschaft 189 11.3 62 10.5 1,940 3.4
Basel-Stadt 40 2.4 15 2.5 1,555 2.7
Bern 194 11.6 71 12.1 7,244 12.7
Freiburg 8 0.5 - - 1,942 3.4
Genf 128 7.7 40 6.8 3,062 5.4
Schwyz 17 1.0 6 1.0 1,005 1.8
Solothurn 19 1.1 7 1.2 1,813 3.2
Waadt 299 17.9 83 14.1 5,303 9.3
Zürich 684 41.0 267 45.3 10,410 18.2
Andere 4 0.2 4 0.7 18,491 32.4
20 Gewichtung der Stichprobe
Um der sich über die Zeit verändernden Größe und Zusammensetzung der Stichprobe
Rechnung zu tragen, wurden für jede Woche der MOBIS-Covid19-Studie (einschließlich
der Wochen in der Basisperiode) Teilnehmergewichte berechnet und angewendet. Daher
werden die Ergebnisse für die Wochen korrigiert, in denen mehr Teilnehmer aus einer
bestimmten demographischen Gruppe mit dem Tracking begonnen oder aufgehört haben.
Die Gewichtung wurde anhand der ursprünglich 21.571 Teilnehmer vorgenommen, die
den Einführungsfragebogen der MOBIS-Studie ausgefüllt haben, und basiert auf einem
IPF-Algorithmus (Iterative Proportional Fitting) unter Verwendung der folgenden Va-
riablen: Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildung, Erreichbarkeit sowie der Besitz von
Mobilitätswerkzeugen wie Auto, Fahrrad und ÖV-Ticket. Die Gewichtung der Daten
führte zu keinen großen Veränderungen in den Ergebnissen.
21 Aktualisierte Schlussfolgerungen
Seit Beginn der Studie im Frühjahr 2020 hat die MOBIS:COVID-19-GPS-Verfolgungsstudie
bis zum 2020-11-30, 728,483 Personenreisen aufgezeichnet. Sie umfasst auch zwei kleine
Umfragen über die Arbeitssituation und die Gesundheit der Teilnehmer. Es nahmen
maximal 1,370 Personen teil und durchschnittlich 755 pro Tag. Wir verwenden die Catch-
my-Day-Smartphone-App, die auf MotionTag-Technologie basiert. Die Stichprobe ist in
soziodemographischer Hinsicht in etwa vergleichbar mit dem letzten Verkehrs-Mikrozensus
2015, allerdings mit einer Verzerrung in Richtung Männer mit höherem Bildungsniveau,Einkommen und GA. Die dichteren Teile des deutsch- und französischsprachigen Teils des Landes sind in unserer Stichprobe überrepräsentiert. Die Schlussfolgerungen basieren auf gewichteten Ergebnissen, die sicherstellen, dass die Stichprobe mit der repräsentativen Stichprobe von rund 20.000 eingeladenen Personen in der ursprünglichen MOBIS-Studie übereinstimmt. Die Gewichte wurden auf der Grundlage von Alter, Geschlecht, Bildung, Einkommen, Besitz von Mobilitätsinstrumenten und dem Grad der Erreichbarkeit des Wohnortes einer Person berechnet. Unsere Studie ist nicht die einzige Quelle für die Schweiz, die die Auswirkungen der Pandemie und der Massnahmen zu ihrer Eindämmung nachvollzieht. Das Intervista-Panel wurde in den letzten Monaten von verschiedenen Bundesämtern finanziert. Die verfügbare Google-Daten haben den Vorteil, dass sie weltweit verfügbar sind, allerdings nur für grössere Gebiete und ohne soziodemografische Angaben. Wir können auf die detaillierteren Antworten der Teilnehmerinnen und Teilnehmer zu ihren soziodemographischen Daten und ihren Einstellungen zurückgreifen. Die zentralen Beobachtungen konzentrieren sich auf die anhaltende Akzeptanz des “Arbeiten von zu Hause aus (Working from home - WFH)” bzw. im deutschen “Home-Office” und die Verkehrsverlagerung bei der Rückkehr zu den früheren Wegeanzahlen und den gefahrenen Kilometern. Ebenso wichtig ist die vergleichsweise viel geringere soziale Selektivität der Auswirkungen in der Schweiz. Der Anteil der aktiven, d.h. mobilen Tage zeigt die Vorwegnahme des Lockdowns und dann die Erholung und Stabilisierung auf etwa 80% im August. Dies liegt deutlich unter dem Anteil von 90+%, den man erwarten kann (Madre et al., 2007). Dieser niedrigere Anteil muss eine Mischung aus WFH, beurlaubten oder neu arbeitslosen Personen sein. Wir wissen noch nicht, wie die Firmen in den kommenden Wochen mit dem WFH umgehen werden. Es gab prominente Ankündigungen von Firmen, die ihre Mitarbeiter nicht ins Büro zurückrufen, z.B. Facebook, Twitter, PSA, aber ebenso prominente, die ihre Mitarbeiter zurückrufen, z.B. Stadler. Wenn sie mobilisiert würden, würde diese unterdrückte Nachfrage auf ein Straßensystem treffen, in dem die Durchschnittsgeschwindigkeiten bereits wieder auf dem Stand vor der Pandemie sind - Bedingungen, die zu einer erhöhten Verkehrsüberlastung führen könnten. Die Bevölkerung hat sich von platzsparenden Großfahrzeugen abgewendet, da Busse, Straßenbahnen und Züge nach wie vor unbeliebt sind. Die Nutzung ist nach einer fast vollständigen Vermeidung in den ersten Wochen nach dem lockdown auf zwischen 40% und 60% der Fahrgäste von 2019 zurückgegangen. Im Durchschnitt hat sich der Autoverkehr vollständig erholt. Auch das Gehen hat sich vollständig erholt. Es ist erwähnenswert, dass die Nachfrage beim Gehen nie in der gleichen Weise zurückgegangen ist wie bei den anderen Verkehrsträgern.
Die Überraschung war und ist die erhöhte Fahrradnutzung, die durch einen Boom beim Fahrradkauf unterstützt wurde. Während der Anstieg zunächst vor allem auf einen Fitness- und Freizeitboom zurückzuführen schien, hat die jüngste statistische Zuweisung der Reisezwecke gezeigt, dass das Fahrrad für alle Zwecke an Bedeutung gewonnen hat, wobei Freizeit und Einkaufen an erster Stelle stehen. Auch der Berufsverkehr mit dem Fahrrad nahm zu, allerdings nicht so stark (etwa 40% gegenüber 60-80% für die anderen Zwecke). Es ist interessant zu sehen, wie die zunehmende Konkurrenz um den Straßenraum seit dem Ende des lockdown den Radverkehr gedämpft hat. Die neue Freiheit in der Zeiteinteilung zeigt sich im Freizeitradfahren am Tag. Schließlich bestätigt die Erfahrung der COVID19-Periode die Ergebnisse früherer Telear- beitsexperimente (Pendyala et al., 1991). Sie hatten gezeigt, dass die Gesamtkilometerzahl nicht verringert wird, da die Personen die freiwerdende Zeit für andere Fahrten nutzten. Hier verfolgen die Kurzarbeiter die Trends und reisen tatsächlich etwas mehr als die anderen Beschäftigten. Diejenigen, die von zu Hause aus arbeiten, reisen zwar weniger als diejenigen, die zu ihrem Arbeitsplatz fahren müssen, aber der Unterschied ist nicht annähernd so groß, wie man erwarten würde. Referenzen Madre, J.-L., K.W. Axhausen and W. Brög (2007) Immobility in travel diary surveys, Transportation, 34 (1) 107-128. Pendyala, R.M., Goulias, K.G. and R. Kitamura (1991) Impact of telecommuting on spatial and temporal patterns of household travel, Transportation, 18 (4) 383-409. Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons “Na- mensnennung – Nicht-kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International” Lizenz.
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